본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)과 비전-언어 모델(VLM)을 활용하여 자연어 요구사항 및 시스템 다이어그램을 구조화된 Gherkin 테스트 케이스로 변환하는 GenAI 기반 자동 테스트 케이스 생성 방법을 제시합니다. 자동차 신호 사양 모델링을 통합하여 차량 신호 정의를 표준화하고, 자동차 하위 시스템 간의 호환성을 향상시키며, 타사 테스트 도구와의 통합을 간소화합니다. 생성된 테스트 케이스는 소프트웨어 정의 차량 기능의 신속한 검증을 위해 설계된 개방형이고 공급업체에 종속되지 않는 환경인 digital.auto 플랫폼에서 실행됩니다. 자녀 존재 감지 시스템 사용 사례를 사용하여 접근 방식을 평가하고, 수동 테스트 사양 작업의 상당한 감소와 생성된 테스트의 신속한 실행을 보여줍니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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GenAI를 활용한 자동 테스트 케이스 생성을 통해 수동 작업량을 크게 줄일 수 있음.
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자동차 신호 사양 모델링을 통합하여 테스트 케이스의 호환성 및 통합성을 향상시킴.
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digital.auto 플랫폼을 활용하여 신속한 테스트 실행 및 검증 가능.
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한계점:
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GenAI 파이프라인의 현재 한계와 digital.auto 플랫폼의 제약으로 인해 테스트 케이스 및 테스트 스크립트 생성에 여전히 수동 개입이 필요함.
